Pemetaan Prioritas Berbasis Penggalian Data Multidimensi Menggunakan WEBSOM (Priority Mapping Based on Multi-dimensional Data Mining Using WEBSOM)
|
|
|
- Benny Atmadjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pemetaan Prioritas Berbasis Penggalian Data Multidimensi Menggunakan WEBSOM (Priority Mapping Based on Multi-dimensional Data Mining Using WEBSOM) ITS, NINIK WIDAYATI
2 Latar Belakang Masalah Pembuatan berbagai laporan pemerintah daerah kerja tidak efisien. Kelemahan pimpinan eksekutif (kepala daerah) dalam memformulasikan kebijakan karena kurangnya referensi global sistem pendukung keputusan. Konsep Pengembangan Inovasi Sektor Publik Resource-Based dengan pengetahuan. WebSOM algoritma SOM data ruang dimensi tinggi vektor 1 dimensi atau 2 dimensi PB
3 Rancangan Model Sistem Laporan Seluruh SKPD: Dinas/Badan/Kantor/Kecamatan Anggota Tim Penyusun: BAPPEDA Sekretariat Daerah: - Bagian Tata Pemerintahan - Bagian Humas - Bagian Organisasi Penggalian Data Multidimensi Dengan Metode WebSOM Referensi Global Pendukung Keputusan (Kepala Daerah dan Bahan Quesioner) Laporan Pemda: LAKIP, LKPJ, LPPD dan ILPPD PB
4 Tujuan Penelitian Mengembangkan suatu penggalian data multidimensi yang dapat membantu pemerintah dan masyarakat untuk menentukan prioritas data dasar pembangunan daerah yang sesuai dengan kriteria utama tujuan bidangnya. Menerapkan metode WEB Self Organizing Map (WEBSOM) sebagai salah satu metode pendukung pengambilan keputusan multidimensi dengan membuat rancangan sistemnya. PB
5 KOMPONEN DSS Secara alami informasi memuat berbagai hal (raw data) yang berasal dari berbagai sumber yang terpisah-pisah dan berada dalam berbagai macam format yang berbeda-beda. Disatu sisi, eksekutif membutuhkan aplikasi yang sifatnya sudah jadi (sudah diolah sesuai kebutuhan), akurat, mudah didapat secara cepat dan siap pakai. LS
6 LS
7 Hubungan Data Mining dengan ilmu lainnya LS
8 Indikator Pemerataan Pendidikan sesuai UU No. 20 Tahun 2003 APK (Angka Partisipasi Kasar), dengan rumus: APK = Jumlah murid di tingkat pendidikan tertentu x 100 % Jumlah penduduk usia sekolah APM (Angka Partisipasi Murni), dengan rumus: APM = Jumlah murid usia kelompok di tingkat pendidikan tertentu x 100% Jumlah penduduk kelompok usia sekolah Rasio Guru-Murid, dengan rumus: Rasio Guru-Murid = Jumlah Guru di tingkat pendidikan tertentu Jumlah Murid di tingkat pendidikan tertentu Rasio Kelas-Murid, dengan rumus: Rasio Kelas-Murid = Jumlah Ruang Kelas di tingkat pendidikan tertentu Jumlah Murid di tingkat pendidikan tertentu Rasio Sekolah-Murid, dengan rumus: Rasio Sekolah-Murid = Jumlah Sekolah di tingkat pendidikan tertentu Jumlah Murid di tingkat pendidikan tertentu Angka Shift, dengan rumus: Angka Shift = Jumlah Ruang Kelas di tingkat pendidikan tertentu Jumlah Rombongan Belajar di tingkat pendidikan tertentu
9 Variabel untuk Data Input
10 Hasil Statistik Deskriptif
11 Hubungan nilai variabel indikator dan faktor pengaruh kebijakan No. Nama Variabel Kondisi Dampak Faktor Pengaruh 1. APK 2. APM 3. Rasio Guru-Murid 4. Rasio Kelas-Murid 5. Rasio Sekolah-Murid 6. Angka Shift (Rasio Rombongan Belajar - Kelas) Tinggi Baik Partisipasi pendidikan masyarakat meningkat. Rendah Buruk Angka partisipasi pendidikan rendah, tingkat partisipasi masyarakat untuk menyekolahkan anaknya pada pendidikan dasar / lanjut kurang baik. Tinggi Baik Partisipasi pendidikan masyarakat meningkat. Rendah Rendah Tinggi Buruk Buruk Baik Angka partisipasi pendidikan rendah, tingkat partisipasi masyarakat untuk menyekolahkan anaknya pada pendidikan dasar / lanjut kurang baik.. Beban kerja / tingkat kesulitan guru meningkat, murid tidak mendapat perhatian penuh. Beban kerja / tingkat kesulitan guru menurun, murid mendapat perhatian penuh. Rendah Buruk Kelas padat siswa sulit konsentrasi belajar. Tinggi Rendah Tinggi Rendah Tinggi Baik Buruk Baik Buruk Baik Kelas kurang padat siswa mudah konsentrasi belajar. Daya tampung untuk murid yang bersekolah banyak Daya tampung untuk murid yang bersekolah sedikit. Penyelenggaraan belajar mengajar tidak bisa dalam waktu yang bersamaan Penyelenggaraan belajar mengajar bisa dalam waktu yang bersamaan.
12 Klasifikasi variabel indikator pemerataan pendidikan Kondisi Nilai Variabel dan Dampak Perbedaan Variasi Warna Kategori Variabel Indikator yang berlaku Rendah-Buruk Ada Beda Tidak Ada Beda Sedang Cukup Kurang Kurang APK APM Tinggi-Baik Ada Beda Tidak Ada Beda Sedang Cukup baik Baik APK APM Tinggi-Baik Ada Beda Tidak Ada Beda Sedang Cukup Baik Baik Rasio Guru-Murid Rasio Kelas-Murid Rasio Sekolah-Murid Angka Shift Rendah-Buruk Ada Beda Tidak Ada Beda Sedang Cukup Kurang Kurang Rasio Guru-Murid Rasio Kelas-Murid Rasio Sekolah-Murid Angka Shift
13 Arsitektur Dasar Metode WebSOM LS
14 Perbedaan View Level WEBSOM LS
15 Contoh Kategori Kata LS
16 Hasil Pencarian Content LS
17 Model Jaringan SOM & Skema Sistem Keseluruhan Batch Training Klasterisasi Normalisasi Data Input SOM Map Map Visualization Map Labelling Classification Output Klasifikasi Profil Data Pendidikan Data Storage Prapemrosesan Data Proses Kalsterisasi dan Proses Klasifikasi Output klasifikasi Kurang Cukup Kurang Sedang Cukup Baik Baik
18 Data Asli Jenjang Pendidikan SD
19 Data Asli Jenjang SLTP
20 Data Asli Jenjang SLTA
21 Normalisasi Data X i mean( X scale Metoda Softmax std ( X i ) X ) X new 1 = 1+ exp i = Xscale
22 Grafik Data Input & Normalisasi SD X1 X2 X3 X4 X5 X Aluh Aluh Gambut Sungai Tabuk Martapura Timur Astambul Aranio Paramasan Sambung Makmur Simpang Empat Aluh Aluh Gambut Sungai Tabuk Martapura Timur Astambul Aranio Paramasan Sambung Makmur Simpang Empat X7 X8 X9 X10 X11 X12 S kala N ilai V ariab el In d ikato r S D S kala N ilai V ariab el In d ikato r X1 X2 X3 X4 X5 X6 300 X7 X8 X9 X10 X11 X Kecamatan Variabel Indikator SD Kecamatan 0 Variabel Indikator
23 Grafik Data Input & Normalisasi SLTP Aluh Aluh Gambut Sungai Tabuk Martapura Timur Astambul Aranio Paramasan Sambung Makmur Simpang Empat X7 X8 X9 X10 X11 X12 Skala Nilai Variabel Indikator X7 X8 X9 X10 X11 X12 X7 X8 X9 X10 X11 X Aluh Aluh Gambut Sungai Tabuk Martapura Timur Astambul Aranio Paramasan Sambung Makmur Simpang Empat X7 X8 X9 X10 X11 X12 Skala Nilai Variabel Indikator Kecamatan Variabel Indikator Kecamatan Variabel Indikator
24 Grafik Data Input & Normalisasi SLTA Aluh Aluh Gambut Sungai Tabuk Martapura Timur Astambul Aranio Paramasan Sambung Makmur Simpang Empat X13 X14 X15 X16 X17 X18 Skala Nilai Variabel Indikator X13 X14 X15 X16 X17 X18 X13 X14 X15 X16 X17 X Aluh Aluh Gambut Sungai Tabuk Martapura Timur Astambul Aranio Paramasan Sambung Makmur Simpang Empat X13 X14 X15 X16 X17 X18 Skala Nilai Variabel Indikator Kecamatan Variabel Indikator Kecamatan Variabel Indikator
25 Mulai Initialisasi α, R, Y, Wij Inputkan Xi Untuk i = 1, 2,3,..n. Hitung D (j) D(j) terkecil Pilih indeks untuk D(j) terkecil Hitung Bobot Wij Update α Reduce R Berhenti Selesai Algoritma SOM 1. Inisialisasi bobot secara random, menentukan nilai maksimum untuk radius dan pembelajaran α. 2. Kondisi akan berhenti jika bernilai false, jika tidak lakukan langkah 3 sampai Setiap input vektor X, lakukan langkah 4 sampai Untuk setiap keluaran, hitung jarak Euclidean dengan rumus: n D( j) = = W ij X i 1 ( ) 2 5. Tentukan indeks j untuk D(j) yang paling kecil. 6. Perbaharui bobot untuk semua neighbourhood j dari semua input, dengan rumus: 7. Perbaharui nilai pembelajaran α. Nilai didapat dengan fungsi perkalian nilai learning rate terhadap nilai pengurangan learning rate. 8. Mengurangi radius neighbourhood (R) pada waktuwaktu tertentu. 9. Kondisi berhenti terpenuhi jika nilai α terkecil (mendekati nol) yang diinginkan telah terpenuhi. Jika nilai α menjadi sangat kecil maka pembacaan bobot juga akan sangat kecil sehingga proses training dapat dihentikan. i ( X W ( )) W ( new) = W ( old ) + α ( t) * old ij ij α ( t ) = α (0) * nilai _ penurunan _ learning _ rate i ij
26 Peta U-matrik Jenjang SD U-matrix U-matrix SOM Tingkat SD SOM Tingkat SD
27 Peta U-matrik Variabel X 1 -X 6 U-matrix X1 132 X d 101 d 82.9 X X X d d d X d SOM Tingkat SD 0.835
28 Peta U-matrik Jenjang SLTP U-matrix U-matrix SOM Tingkat SLTP SOM Tingkat SLTP
29 Peta U-matrik Variabel X 7 -X 12 U-matrix X X d 42.8 d 29 X X X d d d X d SOM Tingkat SLTP
30 Peta U-matrik Jenjang SLTA U-matrix U-matrix SOM Tingkat SLTA SOM Tingkat SLTA
31 Peta U-matrik Variabel X 13 -X 18 U-matrix X X d 2.4 d 1.52 X X X d d d 7.14e-005 X d SOM Tingkat SLTA
32 Representasi warna untuk tingkatan nilai indikator pemerataan pendidikan Warna Tingkat nilai indikator Symbol Gambar Biru Kurang Kr Cyan Cukup Kurang Ck Hijau Sedang Sd Kuning Cukup Baik Cb Merah Baik Ba
33 Hasil Cluster dan Klasifikasi Tingkat SD
34 Hasil PC Projection Tingkat SD
35 Hasil Cluster dan Klasifikasi Tingkat SLTP
36 Hasil PC Projection Tingkat SLTP
37 Hasil Cluster dan Klasifikasi Tingkat SLTA
38 Hasil PC Projection Tingkat SLTA
39 Kesimpulan Pemetaan Prioritas Perencanaan Pembangunan dapat dilakukan dengan menggunakan metode yang telah dikerjakan pada penelitian ini. Dengan melihat gambar peta u-matrik dan proyeksi pie chart pada peta serta grafik PC Projection, dapat dilihat distribusi penyebaran data input pada neuron peta jaringan SOM. Grafik piechart juga menunjukkan komposisi jumlah kecamatan yang tergabung pada satu neuron dengan kecamatan lain. Dari penelitian yang telah dilakukan didapatkan hasil untuk masingmasing tingkatan adalah sebagai berikut: Tingkatan SD/Sederajat terdiri dari 3 kecamatan di tingkatan kurang, 8 cukup kurang, 3 sedang, 2 kecamatan cukup baik, dan 1 baik. Tingkatan indikator pemerataan pendidikan jenjang SLTP/Sederajat terdiri dari 5 kecamatan di tingkatan kurang, 5 cukup kurang, 1 sedang, 5 cukup baik, dan 1 baik. Tingkatan indikator pemerataan pendidikan jenjang SLTA/Sederajat terdiri dari 3 kecamatan di tingkatan kurang, 9 cukup kurang, 1 sedang, 3 cukup baik, dan 1 baik.
40
41
BAB III METODE PENELITIAN. Pada bab ini akan dijelaskan bahan dan software yang digunakan
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan dan software yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan
PEMETAAN SEBARAN MUTU PENDIDIKAN DASAR MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS
PEMETAAN SEBARAN MUTU PENDIDIKAN DASAR MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS Ahmad Mulla Ali Basthoh 1, Surya Sumpeno 2, dan I Ketut Eddy Purnama 3 Jurusan Teknik Elektro FTI, ITS, Surabaya Kampus ITS
Pendidikan merupakan bagian dari upaya peningkatan kualitas sumber daya manusia
A. LATAR BELAKANG Tema peringatan hari tahun 2013 adalah Meningkatkan kualitas dan akses berkeadilan. Tema tersebut merupakan peluang sekaligus tantangan dalam upaya percepatan keseluruh warga Negara untuk
2.1 Definisi Operasional Indikator Pemerataan Pendidikan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Operasional Indikator Pemerataan Pendidikan Pendidikan di Indonesia diselenggarakan sesuai dengan sistem pendidikan nasional yang ditetapkan dalam UU No. 20 tahun 2003
Tugas Akhir Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Suara Ucapan untuk Membuka dan Mencetak Dokumen
Tugas Akhir Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Suara Ucapan untuk Membuka dan Mencetak Dokumen Oleh: Abd. Wahab 1208100064 Pembimbing: Drs. Nurul Hidayat, M.Kom 19630404 198903 1 002 BAB1 Pendahuluan
P E N D A H U L U A N Latar Belakang
KLASIFIKASI KEKERAPAN KUNJUNGAN LOKASI BERBASIS LOCATION BASED SERVICE (LBS) MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) Oleh : Dhanang Fitra Riaji (NRP : 2208205737) PROGRAM MAGISTER JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
BAB IV PEMBAHASAN. menggunakan metode jaringan saraf Kohonen Self Organizing Maps (SOM).
BAB IV PEMBAHASAN Pada bab ini akan diberikan beberapa penjelasan mengenai pengelompokkan kecamatan berdasarkan indikator pemerataan pendidikan dengan menggunakan metode jaringan saraf Kohonen Self Organizing
BAB I PENDAHULUAN. bermaksud menjelaskan hubungan antara lingkungan alam dengan penyebarannya
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Geografi dapat dikatakan sebagai ilmu tentang ekologi manusia yang bermaksud menjelaskan hubungan antara lingkungan alam dengan penyebarannya dan aktivitas
Lingkungan Implementasi Clustering Menggunakan SOM HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Perkembangan Anak Validasi Cluster Menggunakan
sehingga dapat diproses dengan SOM. Pada tahap seleksi data, dipilih data perkembangan anak berdasarkan kategori dan rentang usianya. Kategori perkembangan tersebut merupakan perkembangan kognitif, motorik
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 21 Anatomi Ayam Pengetahuan tentang anatomi ayam sangat diperlukan dan penting dalam pencegahan dan penanganan penyakit Hal ini karena pengetahuan tersebut dipakai sebagai dasar
BAB III PEMBAHASAN. survei yang dilakukan BPS pada 31 Oktober Langkah selanjutnya yang
BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam skripsi ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari buku saku Ikhtisar Data Pendidikan Tahun 2016/2017. Data tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1. Data
KLASIFIKASI BENTUK DAUN MENGGUNAKAN METODE KOHONEN ABSTRAK
KLASIFIKASI BENTUK DAUN MENGGUNAKAN METODE KOHONEN Safwandi. ST., M.Kom 1, Yenni Maulida, S.T ABSTRAK Penelitian ini menjelaskan tentang suatu metode klasifikasi bentuk daun berdasarkan input berupa bentuk
BAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sel Darah Merah Sel yang paling banyak di dalam selaput darah adalah sel darah merah atau juga dikenal dengan eritrosit. Sel darah merah berbentuk cakram bikonkaf dengan diameter
Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit
Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit Gadis Fransiska Yulianti Tae, Sri Suwarno, Widi Hapsari Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik
KLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI
KLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
SEMINAR PROGRESS TUGAS AKHIR
SEMINAR PROGRESS TUGAS AKHIR PENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAP CLUSTERING PADA BADAN PERPUSTAKAAN DAN KEARSIPAN (BAPERSIP) PROVINSI JAWA
Pengelompokan Data Guru Untuk Pemilihan Calon Pengawas Satuan Pendidikan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan Kohonen Self Organizing Maps
Pengelompokan Data Guru Untuk Pemilihan Calon Pengawas Satuan Pendidikan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan Kohonen Self Organizing Maps Muslem 1, Eko Mulyanto Yuniarno 2, I Ketut Eddy Purnama 3 Magister
KATA PENGANTAR ±±. DAFTAR ISI vii ^
ABSTRAK DAFTAR ISI 1 KATA PENGANTAR ±±. PENGHARGAAN DAFTAR ISI vii ^ DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR.. DAFTAR LAMPIRAN BAB I. PENDAHULUAN 1 A. Latar Belakang Masalah 1 B. Fokus Penelitian 16 C. Rumusan Masalah
Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
PEMANFAATAN METODE CLUSTER SOM IDB SEBAGAI ANALISA PENGELOMPOKAN PENERIMA BEASISWA
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 11 PEMANFAATAN METODE CLUSTER SOM IDB SEBAGAI ANALISA PENGELOMPOKAN PENERIMA BEASISWA Lilia Rahmawati 1, Andharini Dwi Cahyani 2, Sigit Susanto Putro
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. JST merupakan suatu sistem pemrosesan
IMPLEMENTASI SELF ORGANIZING MAP DALAM KOMPRESI CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI SELF ORGANIZING MAP DALAM KOMPRESI CITRA DIGITAL Hisar M. Simbolon (1) Sri Suwarno (2) Restyandito (3) hisarliska@gmail.com sswn@ukdw.ac.id dito@ukdw.ac.id Abstraksi Kompresi citra digital
BAB 3 PENGENALAN WAJAH
28 BAB 3 PENGENALAN WAJAH DENGAN PENGENALAN DIMENSION WAJAH BASED DENGAN FNLVQ DIMENSION BASED FNLVQ Bab ini menjelaskan tentang pemodelan data masukan yang diterapkan dalam sistem, algoritma FNLVQ secara
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Otak manusia memiliki struktur yang sangat kompleks dan memiliki kemampuan yang luar biasa. Otak terdiri dari neuron-neuron dan penghubung yang disebut
SISTIM PENDUKUNG KEPUTUSAN MULTIDIMENSI DENGAN METODE SELF ORGANIZING MAPS UNTUK NOMINASI SERTIFIKASI PENDIDIK
SISTIM PENDUKUNG KEPUTUSAN MULTIDIMENSI DENGAN METODE SELF ORGANIZING MAPS UNTUK NOMINASI SERTIFIKASI PENDIDIK Wahyu Arijatmiko, Mochamad Hariadi, I Ketut Eddy Purnama Jurusan Teknik Elektro FTI, ITS,
SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 105 SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON Anindita Septiarini Program Studi Ilmu Komputer FMIPA,
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
MATERI DAN METODE. Cara Pengambilan Data
MATERI DAN METODE Lokasi dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Lapang Bagian Ilmu Produksi Ternak Perah, Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor. Penelitian dilaksanakan selama dua
1,2,3 Prodi S1 Ilmu Komputasi, Fakultas Informatika, Universitas Telkom
PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM MENGGUNAKAN SELF ORGANIZING MAP DAN GENETIC PROGRAMMING STOCK PRICE INDEX PREDICTION USING SELF ORGANIZING MAP AND GENETIC PROGRAMMING Lintong Aldiron Sihombing 1 Rian Febrian
Architecture Net, Simple Neural Net
Architecture Net, Simple Neural Net 1 Materi 1. Perceptron 2. ADALINE 3. MADALINE 2 Perceptron Perceptron lebih powerful dari Hebb Pembelajaran perceptron mampu menemukan konvergensi terhadap bobot yang
Peraturan Daerah RPJMD Kabupaten Pulang Pisau Kata Pengantar Bupati Kabupaten Pulang Pisau
Peraturan Daerah RPJMD Kabupaten Pulang Pisau 2013-2018 Kata Pengantar Bupati Kabupaten Pulang Pisau i Kata Pengantar Kepala Bappeda Kabupaten Pulang Pisau iii Daftar Isi v Daftar Tabel vii Daftar Bagan
BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK
BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK 2.1 KONSEP DASAR Pada penelitian ini, penulis menggunakan beberapa teori yang dijadikan acuan untuk menyelesaikan penelitian. Berikut ini teori yang akan digunakan penulis
BAB IV GAMBARAN UMUM KOTA SUKABUMI. Kota Sukabumi terletak pada bagian selatan tengah Jawa Barat pada
4.1. Profil Wilayah BAB IV GAMBARAN UMUM KOTA SUKABUMI Kota Sukabumi terletak pada bagian selatan tengah Jawa Barat pada koordinat 106 0 45 50 Bujur Timur dan 106 0 49 29 Lintang Selatan dan 6 0 50 44
Pengelompokan Data DIPA Berbasis Penyerapan Anggaran Menggunakan Metode Self Organizing Map (SOM)
Pengelompokan Data DIPA Berbasis Penyerapan Anggaran Menggunakan Metode Self Organizing Map (SOM) Haerul Harun, I Ketut Eddy Purnomo 2, Eko Mulyanto Y. 3 Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro, ITS, Surabaya
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE MINIMAX LINKAGE
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 02 (2016), hal 253-260 PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN
lalu menghitung sinyal keluarannya menggunakan fungsi aktivasi,
LAMPIRAN 15 Lampiran 1 Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Standar Langkah 0: Inisialisasi bobot (bobot awal dengan nilai random yang paling kecil). Langkah 1: Menentukan maksimum epoch, target
BAB 4. JARINGAN BERBASIS KOMPETISI
BAB 4. JARINGAN BERBASIS KOMPETISI Jaringan berbasis kompetisi menggunakan ide kompetisi untuk meningkatkan kontras dalam aktivasi neuron (winner take all). Hanya neuron yang aktivasinya diperbolehkan
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. Bab ini menguraikan analisa penelitian terhadap metode Backpropagation yang
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Bab ini menguraikan analisa penelitian terhadap metode Backpropagation yang diimplementasikan sebagai model estimasi harga saham. Analisis yang dilakukan adalah menguraikan penjelasan
PENGENALAN POLA HIV DAN AIDS MENGGUNAKAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENALAN POLA HIV DAN AIDS MENGGUNAKAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Heru Satria Tambunan AMIK Tunas Bangsa Jalan Sudirman Blok A No. -3, Kota Pematang Siantar, Sumatera
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Data Yang Digunakan Dalam melakukan penelitian ini, penulis membutuhkan data input dalam proses jaringan saraf tiruan backpropagation. Data tersebut akan digunakan sebagai
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, No. 1(Sept. 2012) ISSN: A-374
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, No. 1(Sept. 2012) ISSN: 2301-9271 A-374 Pengembangan Sistem Rekomendasi Peminjaman Buku Berbasis Web Menggunakan Metode Self Organizing Map Clustering Pada Badan Perpustakaan
ANALISIS VARIASI PARAMETER LEARNING VECTOR QUANTIZATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA ODOR
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ANALISIS VARIASI PARAMETER LEARNING VECTOR QUANTIZATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA ODOR PARAMETER VARIATION ANALYSIS OF LEARNING VECTOR QUANTIZATION
BUPATI BANJAR PROVINSI KALIMANTAN SELATAN PERATURAN BUPATI BANJAR NOMOR 79 TAHUN 2016 TENTANG
BUPATI BANJAR PROVINSI KALIMANTAN SELATAN PERATURAN BUPATI BANJAR NOMOR 79 TAHUN 2016 TENTANG KEDUDUKAN, SUSUNAN ORGANISASI, TUGAS DAN FUNGSI SERTA TATA KERJA KECAMATAN DAN KELURAHAN DENGAN RAHMAT TUHAN
PERBANDINGAN ANTARA METODE KOHONEN NEURAL NETWORK DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN SECARA REAL TIME
PERBANDINGAN ANTARA METODE KOHONEN NEURAL NETWORK DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN SECARA REAL TIME Nama Mahasiswa : Asworo NRP : 205 00 077 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS
BAB 3 METODOLOGI Metode Penelitian. Dalam melakukan penelitian akan permasalahan ini, penulis menggunakan metode
BAB 3 METODOLOGI 3.1. Metode Penelitian Dalam melakukan penelitian akan permasalahan ini, penulis menggunakan metode rapid application development (RAD), dengan alur pengerjaan sebagai berikut: Gambar
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Pengembangan Sistem Rekomendasi Peminjaman Buku Berbasis Web Menggunakan Metode Self Organizing Map Clustering Pada Badan Perpustakaan Dan Kearsipan (BAPERSIP)
BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan dan algoritma yang akan digunakan pada sistem pengenalan wajah. Bagian yang menjadi titik berat dari tugas akhir
DATA MINING DENGAN TEKNIK CLUSTERING DALAM PENGKLASIFIKASIAN DATA MAHASISWA STUDI KASUS PREDIKSI LAMA STUDI MAHASISWA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA
DATA MINING DENGAN TEKNIK CLUSTERING DALAM PENGKLASIFIKASIAN DATA MAHASISWA STUDI KASUS PREDIKSI LAMA STUDI MAHASISWA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Lindawati Jurusan Teknik Information, Fakultas Ilmu Komputer,
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Implementasi Pembahasan untuk penerapan algoritma harmony search yang dilakukan dalam penjadwalan asisten ini, akan dijabarkan dengan ulasan hasil dari inputan parameterparameter
JURNAL PENGELOMPOKAN SKRIPSI MENGGUNAKAN SELF ORGANIZING MAPS CLUSTERING (STUDI KASUS : PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI)
JURNAL PENGELOMPOKAN SKRIPSI MENGGUNAKAN SELF ORGANIZING MAPS CLUSTERING (STUDI KASUS : PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI) CLASSIFICATION OF THESIS USING SELF ORGANIZING MAPS CLUSTERING
PENERAPAN ALGORITMA K MEANS UNTUK PENENTUAN PENCOCOKAN PEWARNAAN CLUSTERING SECARA OTOMATIS PADA PRODUK FASHION
Konferensi Nasional Ilmu Sosial & Teknologi (KNiST) Maret 2016, pp. 590~595 PENERAPAN ALGORITMA K MEANS UNTUK PENENTUAN PENCOCOKAN PEWARNAAN CLUSTERING SECARA OTOMATIS PADA PRODUK FASHION 590 Indra Gunawan
LAMPIRAN BAHAN LKPJ TAHUN 2016 DINAS KOPERASI DAN UMKM KABUPATEN BANJAR
LAMPIRAN BAHAN LKPJ TAHUN 2016 DINAS KOPERASI DAN UMKM KABUPATEN BANJAR URUSAN WAJIB KOPERASI DAN UMKM Dinas Koperasi, Usaha Mikro, Kecil dan Menengah a. Program dan Kegiatan Prioritas Urusan Wajib program
Fuzzy Clustering. Logika Fuzzy
Fuzzy Clustering Logika Fuzzy Misalkan sistem uzzy dengan dua input dan output; input terdiri atas dan, outputnya y Fungsi keanggotaan dapat berbentuk: Gaussian Segitiga Bentuk lain Fungsi Gaussian i :
FUZZY-NEURO LEARNING VECTOR QUANTIZATION (FNLVQ)
BAB 2 FUZZY-NEURO LEARNING VECTOR QUANTIZATION (FNLVQ) Bab ini akan menjelaskan algoritma pembelajaran FNLVQ konvensional yang dipelajari dari berbagai sumber referensi. Pada bab ini dijelaskan pula eksperimen
BAB 3 Metodologi 3.1 Kerangka Berpikir
BAB 3 Metodologi 3.1 Kerangka Berpikir Kerusakan bangunan akibat gempa bumi menjadi salah satu penyebab dominan jatuhnya korban jiwa. Dibutuhkan suatu upaya untuk meminimalisasikan kerusakan bangunan akibat
KAJIAN PENGELUARAN PUBLIK INDONESIA: KASUS SEKTOR PENDIDIKAN
KAJIAN PENGELUARAN PUBLIK INDONESIA: KASUS SEKTOR PENDIDIKAN Kebijakan Pendidikan Working Paper: Investing in Indonesia s Education: Allocation, Equity, and Efficiency of Public Expenditures, World Bank
Teknik Informatika, Universitas Kanjuruhan Malang, 2. Teknik Informatika, Universitas Kanjuruhan Malang,
CLUSTERING DATA MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG Nomadeni Fitroh Arno 1 Moh. Ahsan 2 1 Teknik Informatika, Universitas Kanjuruhan
BAB III PEMBAHASAN. FRBFNN, Arsitektur FRBFNN, aplikasi FRBFNN untuk meramalkan kebutuhan
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini berisi mengenai FRBFNN, prosedur pembentukan model FRBFNN, Arsitektur FRBFNN, aplikasi FRBFNN untuk meramalkan kebutuhan listrik di D.I Yogyakarta. A. Radial Basis Function
Presentasi Tugas Akhir
Presentasi Tugas Akhir Bagian terpenting dari CRM adalah memahami kebutuhan dari pelanggan terhadap suatu produk yang ditawarkan para pelaku bisnis. CRM membutuhkan sistem yang dapat memberikan suatu
Grafik 3.2 Angka Transisi (Angka Melanjutkan)
Grafik 3.2 Angka Transisi (Angka Melanjutkan) Grafik 3.2 memperlihatkan angka transisi atau angka melanjutkan ke SMP/sederajat dan ke SMA/sederajat dalam kurun waktu 7 tahun terakhir. Sebagaimana angka
PENYELESAIAN MASALAH TRAVELING SALESMAN PROBLEM DENGAN JARINGAN SARAF SELF ORGANIZING
Media Informatika, Vol. 6, No. 1, Juni 2008, 39-55 ISSN: 0854-4743 PENYELESAIAN MASALAH TRAVELING SALESMAN PROBLEM DENGAN JARINGAN SARAF SELF ORGANIZING Sukma Puspitorini Program Studi Teknik Informatika
PENGELOMPOKAN KOLEKSI BUKU PERPUSTAKAAN BERDASARKAN LAMA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN K-MEANS
PENGELOMPOKAN KOLEKSI BUKU PERPUSTAKAAN BERDASARKAN LAMA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN K-MEANS SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat guna memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program
Muhammad Fahrizal. Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan
IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI SERVICE KENDARAAN RODA 4 DENGAN METODE BACKPROPAGATION (STUDI KASUS PT. AUTORENT LANCAR SEJAHTERA) Muhammad Fahrizal Mahasiswa Teknik Informatika STMIK
Series Data Umum Kota Semarang Data Umum Kota Semarang Tahun
Data Umum Kota Semarang Tahun 2007-2010 I. Data Geografis a. Letak Geografis Kota Semarang Kota Semarang merupakan kota strategis yang beradadi tengah-tengah Pulau Jawa yang terletak antara garis 6 0 50
ANALISIS LAYANAN PENDIDIKAN
ANALISIS LAYANAN PENDIDIKAN Suplemen Mata Kuliah Pengelolaan Pendidikan Oleh: Suryadi, M.Pd Tahap ini bertujuan memberikan gambaran tentang layanan pendidikan saat ini di kabupaten/kota. Oleh karena gambaran
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... DAFTAR ISI...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... DAFTAR ISI... Halaman PERATURAN DAERAH KOTA SURAKARTA NOMOR 9 TAHUN 2016 TENTANG RENCANA PEMBANGUNAN JANGKA MENENGAH DAERAH KOTA SURAKARTA TAHUN 2016-2021... 1 BAB I PENDAHULUAN...
BAB IV PEMBAHASAN. A. Hasil Model Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Langkah-langkah untuk menentukan model terbaik Radial Basis Function
BAB IV PEMBAHASAN A. Hasil Model Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Langkah-langkah untuk menentukan model terbaik Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) untuk diagnosis penyakit jantung
KOMPRESI CITRA BERWARNA DENGAN ALGORITMA ENHANCED SELF ORGANIZING MAP (ENHANCED SOM)
KOMPRESI CITRA BERWARNA DENGAN ALGORITMA ENHANCED SELF ORGANIZING MAP (ENHANCED SOM) Bambang Trianggono *, Agus Zainal Arifin * Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. perangkat. Alat dan bahan yang digunakan sebelum pengujian:
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengujian Perangkat Lunak Dalam mengetahui perangkat lunak yang dibuat bisa sesuai dengan metode yang dipakai maka dilakukan pengujian terhadap masing-masing komponen perangkat.
Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski
Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski Junia Kurniati Computer Engineering Department Faculty of Computer Science Sriwijaya University South Sumatera Indonesia
LPF 7. PENYUSUNAN RENCANA PEMANTAUAN & EVALUASI 120 menit
LPF 7 PENYUSUNAN RENCANA PEMANTAUAN & EVALUASI 120 menit 1 TUJUAN PEMANTAUAN DAN EVALUASI Adalah untuk menilai sejauh mana rencana program/kegiatan telah dilaksanakan dan sejauh mana dampak kegiatan tersebut
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... Halaman BAB I. PENDAHULUAN... I-1 1.1 Latar Belakang... I-1 1.2 Dasar Hukum Penyusunan... I-3 1.3 Hubungan Antar Dokumen... I-4
KATA PENGANTAR. Singaraja, Oktober Kepala Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Buleleng
KATA PENGANTAR Puja Angayu bagia kami haturkan kehadapan Ida Sang Hyang Widhi Wasa/Tuhan Yang Maha Kuasa, karena atas waranugraha-nya maka penyusunan Profil Perkembangan Kependudukan Kabupaten Buleleng
IV. METODE PENELITIAN
33 IV. METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Berdasarkan perumusan masalah, tujuan dan manfaat, penelitian ini dibangun atas dasar kerangka pemikiran bahwa kemiskinan merupakan masalah multidimensi
PENERAPAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM PENGKLASIFIKASIAN TINGKAT PENCEMARAN AIR SUNGAI
PENERAPAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM PENGKLASIFIKASIAN TINGKAT PENCEMARAN AIR SUNGAI Muhammad Ridha Rahimi1), Hartatik2 1), 2) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road
BAB III PEMBAHASAN. Algoritma Self Organizing Map (SOM) merupakan suatu metode NN yang
BAB III PEMBAHASAN Algoritma Self Organizing Map (SOM) merupakan suatu metode NN yang diperkenalkan oleh Professor Teuvo Kohonen pada tahun 1982. Self Organizing Map merupakan salah satu bentuk topologi
PENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing. Tugas Ujian Sarjana
PENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing Tugas Ujian Sarjana. Penjelasan Learning Vector Quantization (LVQ) Learning
KOMPARASI METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN SOM DAN LVQ UNTUK MENGIDENTIFIKASI DATA BUNGA IRIS
KOMPARASI METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN SOM DAN LVQ UNTUK MENGIDENTIFIKASI DATA BUNGA IRIS Meri Azmi * *Dosen Teknologi Informasi Politeknik Negeri Padang E-mail : pnp@polinpdg.ac.id Abstract In this journal
BAB III LANDASAN TEORI. Definisi Peramalan adalah memperkiraan atau memproyeksikan sesuatu
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Definisi Peramalan Definisi Peramalan adalah memperkiraan atau memproyeksikan sesuatu yang akan terjadi dimasa sekarang maupun yang akan datang. dikarena masa yang akan datang
DAFTAR ISI. Halaman judul... Lembar Pengesahan Pembimbing. Lembar Pengesahan Penguji. Halaman Persembahan.. Halaman Motto. Kata Pengantar..
DAFTAR ISI Halaman judul... Lembar Pengesahan Pembimbing. Lembar Pengesahan Penguji. Halaman Persembahan.. Halaman Motto. Kata Pengantar.. Daftar Isi... Daftar Tabel.. Daftar Gambar... Abstraksi... i ii
Keywords: Levenberg Marquardt Algorithm, Geographic Information System, Spatial Data.
Prediksi Tingkat Kriminalitas Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation: Algoritma Levenberg Marquardt di Kota Manado Berbasis Sistem Informasi Geografi 1 Lindsay Mokosuli, 2 Winsy Weku, 3 Luther
Training. Level Transformasi Wavelet. Banyak Fitur. Ukuran Dimensi. 0 40x x30 600
Citra asli Citra ya Inisialisasi: Topologi jaringan, Bobot awal, Lebar tetangga, Nilai laju awal pembelajaran Kriteria pemberhentian Training Error> -6 Epoch< 4 Alpha> HASIL DAN PEMBAHASAN Pada penelitian
TEKNIK PENGENALAN WAJAH DENGAN ALGORITMA PCA BERBASIS SELEKSI EIGENVECTOR
TEKNIK PENGENALAN WAJAH DENGAN ALGORITMA PCA BERBASIS SELEKSI EIGENVECTOR DWI ACHTI NOVIATUR R. 2208100656 Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Wirawan, DEA (Ir. Hendra Kusuma, M.Eng) PIE Problem Representasi Citra
KLASIFIKASI BERBASIS LVQ MENGGUNAKAN OPTIMASI LEARNING RATE UNTUK MEMILIH SISWA PESERTA OSN
KLASIFIKASI BERBASIS LVQ MENGGUNAKAN OPTIMASI LEARNING RATE UNTUK MEMILIH SISWA PESERTA OSN Wahyu Hadi Pujianto 1), Mochamad Hariadi 2) dan Surya Sumpeno 3) 1) Bidang Keahlian Telematika (Kosentrasi CIO)
IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN SOM (SELF ORGANIZING MAPS) ARTIKEL SKRIPSI
IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN SOM (SELF ORGANIZING MAPS) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi Teknik
Aplikasi Algoritma Competitive Network Untuk Clustering Minat Mahasiswa Terhadap Topik-Topik Penelitian
Aplikasi Algoritma Competitive Network Untuk Clustering Minat Mahasiswa Terhadap Topik-Topik Penelitian Wiji Lestari, Singgih Purnomo STMIK Duta Bangsa Surakarta ABSTRAK Clustering adalah suatu metode
BUPATI BANJAR PROVINSI KALIMANTAN SELATAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN BANJAR NOMOR 13 TAHUN 2016 TENTANG PEMBENTUKAN DAN SUSUNAN PERANGKAT DAERAH
BUPATI BANJAR PROVINSI KALIMANTAN SELATAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN BANJAR NOMOR 13 TAHUN 2016 TENTANG PEMBENTUKAN DAN SUSUNAN PERANGKAT DAERAH DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPATI BANJAR, Menimbang
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Genre Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, genre adalah jenis, tipe, atau kelompok sastra atas dasar bentuknya. Jadi genre musik merupakan pengelompokan musik berdasarkan kemiripan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran untuk penelitian ini seperti pada Gambar 9. Penelitian dibagi dalam empat tahapan yaitu persiapan penelitian, proses pengolahan
BAB VIII JARINGAN SYARAF TIRUAN
BAB VIII JARINGAN SYARAF TIRUAN A. OTAK MANUSIA Otak manusia berisi berjuta-juta sel syaraf yang bertugas untuk memproses informasi. Tiaptiap sel bekerja seperti suatu prosesor sederhana. Masing-masing
PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK BERBASIS SUARA UCAPAN UNTUK MEMBUKA DAN MENCETAK DOKUMEN
1 PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK BERBASIS SUARA UCAPAN UNTUK MEMBUKA DAN MENCETAK DOKUMEN Abd Wahab, Drs. Nurul Hidayat, M.Kom Jurusan Matematika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief
Bab 2 Tinjauan Pustaka
Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu Adapun penelitian terdahulu yang berkaitan dalam penelitian ini berjudul Penentuan Wilayah Usaha Pertambangan Menggunakan Metode Fuzzy K-Mean Clustering
1 BAB III 2. 3 METODE PENELITIAN
14 1 BAB III 2. 3 METODE PENELITIAN 3.1 Sumber data Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data pengeluaran beban listrik harian sepanjang tahun 2008 sampai dengan tahun 2015 yang didapat dari
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan zaman, teknologi di bidang medis saat ini semakin berkembang. Teknologi sendiri sudah menjadi kebutuhan di segala bidang khususnya bidang biomedis.
METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Kerangka Pemikiran Perusahaan dalam era globalisasi pada saat ini, banyak tumbuh dan berkembang, baik dalam bidang perdagangan, jasa maupun industri manufaktur. Perusahaan
METODE PCA-RBPNN DENGAN INISIALISASI CENTER ALGORITMA K-MEANS PADA DATA MULTIVARIAT
METODE PCA-RBPNN DENGAN INISIALISASI CENTER ALGORITMA K-MEANS PADA DATA MULTIVARIAT Hasnawati M 1, Oni Soesanto 2, Fatma Indriani 3 1,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA ULM 2 Prodi Matematika FMIPA ULM Jl. A.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpasatian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab
SIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION )
SIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION ) Fachrul Kurniawan, Hani Nurhayati Jurusan Teknik Informatika, Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Maulana Malik
PERATURAN DAERAH KABUPATEN BANJAR NOMOR 13 TAHUN 2003 TENTANG
1 PERATURAN DAERAH KABUPATEN BANJAR NOMOR 13 TAHUN 2003 TENTANG PEMBENTUKAN KECAMATAN MARTAPURA BARAT, MARTAPURA TIMUR, BERUNTUNG BARU DAN SAMBUNG MAKMUR DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPATI BANJAR,